基于雁群启示的粒子群优化算法

摘要：

粒子群优化(PSO)算法是一类新兴的随机优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论.PSO通过粒子追随个体极值和全局极值来完成优化.本文借鉴生物界中雁群的飞行特征,给出了一种改进的PSO算法.该算法一方面将粒子排序,每个粒子跟随其前面那个较优粒子飞行,保持了多样性;另一方面使每个粒子利用更多其他粒子的有用信息,加强粒子之间的合作与竞争.用3个基准函数对新算法进行实验,结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度和更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索.

关键词：群体智能、粒子群优化、惯性权重线性下降、雁群飞行

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：166-168,191